GSplat项目v1.5.0版本发布：3D高斯泼溅技术的重要升级

GSplat项目v1.5.0版本发布：3D高斯泼溅技术的重要升级

gsplat CUDA accelerated rasterization of gaussian splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/gsplat

项目简介

GSplat是一个专注于3D高斯泼溅(3D Gaussian Splatting)技术的开源项目。3D高斯泼溅是近年来计算机图形学和计算机视觉领域的一项重要技术突破，它通过使用数百万个可学习的高斯分布来表示3D场景，能够实现高质量的实时渲染效果。这项技术在3D重建、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用前景。

性能优化与功能增强

最新发布的v1.5.0版本带来了显著的性能提升和功能增强：

编译速度大幅提升

开发团队通过代码重构，将编译时间从原来的4分19秒缩短至1分22秒，提升了3.5倍的编译效率。这一改进主要得益于：

• 代码结构的优化重组
• 冗余代码的清理
• 更高效的编译配置

对于开发者而言，这意味着更快的迭代速度和更高的开发效率。

光栅化性能提升

光栅化(rasterization)是3D高斯泼溅中的核心计算环节，新版本通过改进高斯分布与图块(GS-tile)的相交测试算法，使得光栅化性能提升了25%。具体优化包括：

• 更精确的相交测试方法
• 减少不必要的计算
• 优化内存访问模式

选择性Adam优化器

新版本引入了支持掩码的CUDA融合Adam优化器(SelectiveAdam)，主要特点包括：

• 支持对特定参数进行选择性优化
• 内置掩码功能，可灵活控制优化过程
• CUDA实现，计算效率高

这一优化器特别适用于需要对不同参数采用不同优化策略的场景，为模型训练提供了更大的灵活性。

重要改进与修复

除了上述主要特性外，v1.5.0版本还包含了一系列重要的改进和修复：

1. 2D高斯泼溅改进：

   • 修正了法线和中值深度计算
   • 增加了对掩码的支持
   • 修复了投影核中的偏移问题

2. 训练过程优化：

   • 在优化器步骤后执行密度调整
   • 支持非可训练参数
   • 修复了简单训练器中的维度拼接问题

3. 渲染质量提升：

   • 改进了失真和中值深度计算的通道填充
   • 避免在训练Mip-NeRF360时出现JPEG压缩伪影
   • 使用鱼眼相机模型降低内存使用

4. 文件处理：

   • 实现了使用Open3D保存高斯泼溅PLY文件
   • 优化了文件结构组织

5. 构建系统：

   • 修复了构建问题
   • 支持手动启用预编译头
   • 升级了构建工具链

技术实现细节

在底层实现上，v1.5.0版本对CUDA代码进行了重大重构，主要改进包括：

1. 模块化设计：

   • 将核心功能分解为更小的模块
   • 提高代码的可读性和可维护性
   • 便于未来扩展

2. 性能优化：

   • 减少内存访问开销
   • 优化并行计算模式
   • 改进算法实现

3. 错误修复：

   • 修正了视图矩阵的注释错误
   • 修复了光栅化函数中的边界条件处理
   • 解决了各种小错误和问题

应用前景

随着v1.5.0版本的发布，GSplat项目在以下几个方面展现出更强的应用潜力：

1. 实时渲染：性能提升使得更高帧率的实时渲染成为可能
2. 大规模场景重建：内存优化支持更大规模场景的处理
3. 科研与教育：代码结构优化降低了学习和研究门槛
4. 工业应用：稳定性和性能提升增强了工业应用的可行性

总结

GSplat v1.5.0版本通过代码重构、性能优化和功能增强，显著提升了3D高斯泼溅技术的实用性和效率。这些改进不仅使项目更加成熟稳定，也为后续发展奠定了坚实基础。随着计算机图形学和计算机视觉技术的不断发展，3D高斯泼溅技术有望在更多领域发挥重要作用，而GSplat项目正处在这一技术发展的前沿位置。

gsplat CUDA accelerated rasterization of gaussian splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/gsplat